Java開發轉大數據
唯堆疊內容卻不懂取舍，則百害而無一利矣
課程結構戰力爆表
隨著企業對大數據開發崗的要求變化，以及技術的更新迭代及流行程度變化，課程設計也隨之吐故納新，迭代升級，始終與前沿技術、最新需求保持同步
階段1：編程基礎
為大數據學習而設計的基礎階段，主要包含java語言，mysql數據庫，sql語法，linux操作等.
階段2：離線技術
大數據離線批處理系統的核心技術生態，主要包含hadoop，hive，scala，spark等.
階段3：實時技術
大數據實時流式計算系統的核心技術上生態，主要包含kafka，canal，flink等.
注：java轉大數據班的學員，跳過階段1，直接從階段2開始
真場景 · 真數據 · 真技術
大型項目精彩絕倫
100%還原企業需求場景
30TB級開發數據規模
20+物理服務器供實戰測試
全程生產級代碼現場開發
領先的技術架構技術選型
千行級SQL隨處可見
框架擴展開發信手拈來
大量精妙設計引領企業跟隨
掌握4大主項目，offer拿到手軟
hadoop平臺，絕對的大數據基石，其HDFS組件至今依舊是大數據平臺的底層文件系統行業標準，其MapReduce框架的設計思想，則是spark等新一代引擎的設計源頭
主要學習內容：
| 分布式系統概述 | HDFS元數據機制精講 | MAPREDUCE高階調優精講 |
| Hadoop套件介紹 | HDFS數據讀寫機制精講 | MAPREDUCE高階編程精講 |
| Hadoop核心概念基礎 | HDFS高可用機制精講 | YARN核心概念基礎 |
| Hadoop組件介紹 | HDFS高級運維技術精講 | YARN資源配置精講 |
| Hadoop安裝部署 | MAPREDUCE核心概念基礎 | YARN調度策略精講 |
| Hadoop集群啟動管理 | MAPREDUCE編程上手 | YARN原理架構深入 |
| HDFS核心概念基礎 | MAPREDUCE高階API運用 | YARN核心源碼解析 |
| HDFS核心操作詳解 | MAPREDUCE原理架構深入 | YARN核心機制精講 |
| HDFS常見故障剖析 | MAPREDUCE核心源碼解析 | MAPREDUCE ON YARN精講 |
| HDFS原理架構深入 | MAPREDUCE SHUFFLE機制精講 | YARN高階調優精講 |
| HDFS核心源碼解析 | MAPREDUCE Task工作機制精講 | YARN高階運維精講 |
本課程模塊，學習時長約8天.
數據處理，首先需要收集數據，flume是一個apache旗下的開源數據收集系統，常用于各類業務日志的采集匯聚
主要學習內容：
| 數據采集概念基礎 | FLUME SOURCE詳解 | FLUME sink processor |
| FLUME概念基礎 | FLUME Channel詳解 | FLUME 自定義組件 |
| FLUME組件介紹 | FLUME SINK詳解 | FLUME 事務機制精講 |
| FLUME安裝部署 | FLUME channel selector | FLUME 高階調優精講 |
| FLUME入門案例 | FLUME 攔截器詳解 | FLUME 高階運維精講 |
本課程模塊，學習時長約3天.
數據處理，首先需要收集數據，sqoop或datax，都可用于從業務系統的數據庫中抽取數據到大數據平臺，是實際開發中必不可缺的工具
主要學習內容：
| ETL概念基礎 | SQOOP生成全量快照 | DATAX增量導入 |
| 業務庫與數據倉庫對比 | SQOOP空值處理 | DATAX生成全量快照 |
| SQOOP概念基礎 | SQOOP導出詳解 | DATAX空值處理 |
| SQOOP核心組件 | DATAX概念基礎 | DATAX導出詳解 |
| SQOOP入門案例 | DATAX核心組件 | DATAX并行度機制詳解 |
| SQOOP高階配置詳解 | DATAX入門案例 | DATAX流控機制詳解 |
| SQOOP全量導入 | DATAX高階配置詳解 | |
| SQOOP增量導入 | DATAX全量導入 |
本課程模塊，學習時長約2天.
hive的橫空出世，把大數據平臺的使用難度瞬間降低，它可以讓用戶通過sql來操作大數據系統的數據，從簡單的數據統計到大型的數據倉庫，它都能勝任；也是課程的重中之重
主要學習內容：
| 數據倉庫概念基礎 | Hive分區機制 | Hive小文件問題詳解 |
| Hive概念基礎 | Hive分桶機制 | Hive執行計劃 |
| Hive核心組件 | Hive輸入格式組件 | Hive原理深入精講 |
| Hive原理基礎 | Hive輸出格式組件 | Hive高階調優精講 |
| Hive安裝部署 | Hive SerDe組件詳解 | Hive索引詳解 |
| Hive基本操作 | Hive自定義UDF | Hive事務機制詳解 |
| Hive DDL詳解 | Hive自定義UDAF | Hive整合Hbase |
| Hive DML詳解 | Hive自定義UDTF | Hive數據抽樣精講 |
| Hive常用函數 | Hive數據傾斜詳解 | Hive執行引擎配置 |
| Hive窗口函數 | Hive基礎調優精講 | Hive綜合案例實戰 |
本課程模塊，學習時長約8天.
hbase是一個基于HDFS的分布式nosql數據庫，用于解決數據量龐大但查詢邏輯較簡單的場景，比如用于用戶畫像數據的存儲和查詢支撐
主要學習內容：
| NoSql數據庫概念基礎 | HBASE客戶端高階編程 | HBASE BlockCache原理深入 |
| HBASE概念基礎 | HBASE協處理器詳解 | HBASE數據索引原理深入 |
| HBASE核心組件 | HBASE Region機制詳解 | HBASE讀數據機制源碼解析 |
| HBASE架構基礎 | HBASE Region分裂深入 | HBASE高階調優精講 |
| HBASE安裝部署 | HBASE Region合并深入 | HBASE高階運維精講 |
| HBASE基本操作 | HBASE Compact機制深入 | HBASE行事務機制詳解 |
| HBASE DDL命令詳解 | HBASE 底層存儲架構深入 | HBASE行鍵設計深入 |
| HBASE DML命令詳解 | HBASE Skip-list原理深入 | HBASE熱點問題精講 |
| HBASE 運維命令詳解 | HBASE LSM-tree原理深入 | HBASE內存優化精講 |
| HBASE客戶端基礎編程 | Hbase MemStore原理深入 | HBASE線上故障案例 |
本課程模塊，學習時長約4天.
數據分析講究實效，如果任何查詢分析都需要借助mr、spark等計算引擎則時效低；為此涌現了一大批的即席查詢系統（olap引擎），多易第一時間引入了dorisdb和clickhouse
主要學習內容：
| 計算機基本操作 | 數組的認識與使用 | IO流工具體系 |
| 軟件基本原理 | 面向對象編程概念 | 文件讀寫實戰 |
| Java語言特性 | Java的類與對象 | 序列化原理深入 |
| Java跨平臺原理 | 類的繼承與多臺 | 網絡編程基礎 |
| Java語言應用領域 | 接口與抽象類 | 網絡IO工具體系 |
| Java數據類型 | 類的構造過程詳解 | 進程與線程 |
| Java變量使用 | 常用工具類的使用 | Java并發編程基礎 |
| 邏輯分支語句 | 集合類的使用 | Java并發編程高級 |
| 循環控制語句 | 集合底層數據結構 |
本課程模塊，學習時長約6天.
scala是一門基于jvm的優秀的函數式編程語言，其在數據處理領域有先天優勢，重量級數據處理平臺spark就是基于scala開發，因此，學習scala就是為了spark奠定基礎
主要學習內容：
| Scala 基本概念 | Scala Product體系 | Scala 模式匹配 |
| Scala 開發環境配置 | Scala 樣例類 | Scala 泛型定義 |
| Scala 數據類型 | Scala 高階函數 | Scala 泛型界定 |
| Scala 變量定義使用 | Scala 柯里化函數 | Scala 泛型協變 |
| Scala 邏輯控制語法 | Scala 傳名調用 | Scala 泛型逆變 |
| Scala 函數詳解 | Scala 集合體系 | Scala 文件讀寫 |
| Scala 類與對象 | Scala 隱式轉換 | Scala 并發編程 |
| Scala 抽象類 | Scala Traverable體系 | |
| Scala 特制Trait | Scala Iterable體系 |
本課程模塊，學習時長約6天.
spark平臺，超重磅的大數據計算框架，其優秀的架構設計，強大的編程模型，高效的內存計算，幾乎已成了大數據計算引擎中的公認最佳選擇，課程的重中之重
主要學習內容：
| Spark 基礎概念 | Spark Shuffle機制概要 | SparkSQL 編程模型 |
| Spark 編程模型 | Spark Shuffle機制源碼深入 | SparkSQL Dataset詳解 |
| Spark RDD屬性介紹 | Spark 并行度機制概要 | SparkSQL 輸入格式詳解 |
| Spark 開發環境 | Spark 并行度機制源碼深入 | SparkSQL 輸出格式詳解 |
| Spark 入門案例 | Spark 運行時架構 | SparkSQL Dataset與RDD轉換 |
| Spark RDD轉換算子詳解 | Spark 運行時角色精講 | SparkSQL sql語法詳解 |
| Spark RDD行動算子詳解 | Spark Standalone模式詳解 | SparkSQL tableAPI詳解 |
| Spark 廣播變量與閉包引用 | Spark Yarn-Client模式詳解 | SparkSQL 抽樣語法 |
| Spark 累加器詳解 | Spark Yarn-Cluster模式詳解 | SparkSQL 數據傾斜調優 |
| Spark 重分區算子 | Spark 內存管理機制 | SparkSQL 執行計劃詳解 |
| Spark RDD原理深入 | Spark 內存配置進階 | SparkSQL 執行計劃深入 |
| Spark DAG調度深入 | Spark 綜合案例實戰 | SparkSQL 執行原理源碼解析 |
| Spark Task調度核心概念 | SparkSQL 基礎概念 | SparkSQL 綜合實戰案例 |
本課程模塊，學習時長約10天.
kafka名字萌萌噠，但它在大數據系統中的作用可不容小覷，幾乎所有流式處理系統都會用上kafka，它是一個分布式消息緩存系統，它解耦數據源和處理引擎，它幫助削峰填谷
主要學習內容：
| 消息隊列概念基礎 | Kafka序列化組件 | Kafka高可用機制深入 |
| 消息隊列常見框架 | Kafka消費偏移量維護 | Kafka數據一致性機制深入 |
| Kafka基礎概念 | Kafka生產者編程 | Kafka Controller原理 |
| Kafka架構基礎 | Kafka底層存儲結構解析 | Kafka事務機制深入 |
| Kafka組件詳解 | Kafka消費者組 | Kafka負載均衡進階 |
| Kafka安裝部署 | Kafka消費者組原理 | Kafka吞吐量優化進階 |
| Kafka命令操作 | Kafka消費者原理深入 | Kafka線上故障調優 |
| Kafka消費者編程 | Kafka生產者原理深入 | Kafka數據高效讀寫原理深入 |
本課程模塊，學習時長約4天.
實時流式處理也經常要針對業務庫中的數據，大數據處理系統實時獲取業務庫的數據的利器則是阿里開源的canal，它監聽mysql的binlog，實時獲取增量數據并寫入kafka
主要學習內容：
| canal基本概念 | canal實戰配置 | canal線上調優 |
| canal核心機制 | canal數據結構詳解 | canal整合kafka |
| canal安裝部署 | canal高級配置 | canal案例實戰 |
本課程模塊，學習時長約1天.
實時流式計算中，經常需要一個存儲系統提供快速查詢和快速寫入，一般數據庫難以滿足需求，而快如閃電的Redis正好適用
主要學習內容：
| 內存緩存組件概述 | Redis數據結構詳解 | Redis底層存儲機制 |
| 常見內存緩存組件 | Redis數據結構深入 | Redis數據TTL詳解 |
| Redis基礎概念 | Redis高級數據結構 | Redis客戶端編程 |
| Redis架構原理 | Redis集群架構 | Redis運維進階 |
| Redis安裝部署 | Redis集群模式詳解 | Redis綜合實戰案例 |
| Redis基礎操作 | Redis集群模式部署 |
本課程模塊，學習時長約3天.
storm之后的第二代實時流式計算重量級引擎，基于spark-core，以無限的微批次處理來模擬實現流式計算，吞吐量大但實時性不夠，現已基本上被第三代引擎flink所取代，因此sparkstreaming在課程中大大削減內容，僅做了解用于對比即可
主要學習內容：
| sparkstreaming基本概念 | sparkstreaming常用算子 | sparkstreaming整合redis |
| sparkstreaming核心機制 | sparkstreaming原理深入 | sparkstreaming窗口計算詳解 |
| sparkstreaming編程模型 | sparkstreaming整合kafka | sparkstreaming常見調優手段 |
本課程模塊，學習時長約1天.
實時流式處理中的超級重磅框架，它的橫空出世瞬間引爆了實時流式計算平臺的興起，而且成為當下實時流式計算的唯一選擇，它靈活高效，事件驅動，時間語義豐富，能實現端到端一致性，優點太多，課程的重中之重
主要學習內容：
| Flink基礎概念 | Flink時間語義 | Flink Checkpoint詳解 |
| Flink核心架構介紹 | Flink窗口計算編程 | Flink Checkpoint深入 |
| Flink開發環境 | Flink窗口計算深入 | Flink Savepoint詳解 |
| Flink集群部署 | Flink WaterMark詳解 | FlinkSQL基礎概念 |
| Flink編程入門 | Flink WaterMark原理深入 | FlinkSQL TableAPI詳解 |
| Flink編程模型詳解 | Flink狀態State管理編程 | FlinkSQL常用函數 |
| Flink批處理API詳解 | Flink狀態State管理機制詳解 | FlinkSQL自定義標量函數 |
| Flink流處理API詳解 | Flink底層高階process API | FlinkSQL自定義聚合函數 |
| Flink并行度詳解 | Flink容錯機制詳解 | FlinkSQL自定義表生成函數 |
| Flink并行度深入 | Flink狀態一致性機制 | FLinkSQL自定義表聚合函數 |
本課程模塊，學習時長約12天.
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